目前全球有45亿人无法获得基本医疗服务，到2030年，预计全球卫生工作者的缺口将达到1100万。在此背景下，人工智能（AI）提供了一个变革性的机遇，可以弥合这一差距，彻底改变全球医疗保健。在我们努力实现联合国到2030年普及全民医疗覆盖的可持续发展目标时，AI的作用变得前所未有的关键。
尽管技术进步迅速，但世界经济论坛在其白皮书《AI赋能健康的未来：引领潮流》中指出，与其它行业相比，AI在医疗保健领域的应用仍“低于平均水平”。医疗领域对AI的私人投资水平各不相同，这表明其应用存在差异性，但很明显，AI数字健康解决方案有潜力提高效率、降低成本，并改善全球健康结果。以下是AI技术已经在医疗领域产生重大影响的十个例子。
1. AI可以解读脑部扫描
AI软件的最新发展产生了一个系统，该系统在检查中风患者的脑部扫描时，其准确性是人类专业人士的“两倍”。该AI系统通过800份脑部扫描数据集进行训练，并在2000名患者身上进行了测试。它不仅能够评估准确性，还能识别中风事件发生的时间。神经内科顾问保罗·本特利博士强调，这些信息对于确定治疗方案的资格至关重要，因为医疗干预有关键的时间窗。
2. AI发现骨折的能力超过人类
在急诊护理环境中，医生漏诊骨折的比例高达10%。鉴于X光技师的短缺和工作量繁重，AI进行初步扫描的能力可以减少不必要的X光检查，并提高骨折的检测率。英国国家健康与护理卓越研究所（NICE）支持这项技术，认为其安全可靠，并有可能减少后续复诊的需要。
3. 用AI评估救护车需求
在英国，急救人员每月面临大约35万个救护车呼叫，他们需要决定其中哪些人需要转运到医院。一项研究发现，AI可以根据各种患者因素，正确预测80%需要转运到医院的病例，这凸显了该技术不带偏见的特点。NICE建议，在更广泛实施之前，需要进行进一步的培训。
4. 检测1000多种疾病的早期迹象
AI机器学习模型甚至可以在患者出现症状之前就识别出某些疾病。阿斯利康公司利用50万个人的医疗数据创建的模型，可以提前多年预测疾病诊断。斯拉夫·彼得罗夫斯基博士强调了该模型检测早期疾病指标的能力，这使得在临床表现出现之前就能进行干预。
5. 临床聊天机器人指导医疗决策
由于医生需要做出精确、快速的医疗决策，AI可以加快这一过程，尽管存在提供有偏见信息的风险。一项研究表明，ChatRWD这个检索增强生成系统，对58%的医疗问询提供了可靠的回答。数字平台也正在减轻医疗服务提供者的工作量，优化患者复查时间，并最大限度地减少再入院率。
6. AI在影像诊断中提高准确性
AI技术正在增强对MRI和X光等影像数据的解读，从而实现更快、更准确的诊断。这项技术通过标记可能被忽视的异常情况来辅助放射科医生，从而改善患者护理和临床结果。
7. AI作为诊断和治疗建议的第二意见
AI系统可以作为医生诊断复杂病症的第二意见。通过分析海量数据集，AI可以根据在各种患者病例中检测到的模式提供治疗建议，确保医疗服务提供者获得最全面的信息。
8. AI辅助外科手术
在手术环境中，AI被用来协助外科医生进行复杂手术的精确操作。支持AI的机器人系统可以在手术过程中分析实时数据，增强可视化效果，并提高手术干预的准确性，从而带来更好的患者结果和更短的康复时间。
9. AI用于个性化医疗
利用海量的患者数据，AI可以帮助制定个性化的治疗策略。通过考虑遗传、环境和生活方式等因素，医疗服务提供者可以量身定制更有效、副作用更少的治疗方案，最终提高患者的依从性和满意度。
10. AI与传统医学
全球范围内的传统医学与AI的进步结合得很好。世界卫生组织关于AI在传统医学中的简报指出，AI如何在保护文化遗产的同时增强这种实践。通过对本土医学文献进行编目和探索整合方法，各国正在利用AI来增强医疗服务的可及性和治疗的多样性。
结论
随着AI在医疗保健领域的不断发展，其能力将改变从诊断到个性化治疗的诸多领域。负责任地拥抱这些技术可以弥合现有医疗服务中的差距，并促进全球范围内更好的健康结果。最终，AI与个性化和传统医学的交叉，预示着一种更具包容性和更全面的健康与福祉方法。
